¿Qué son los datos cualitativos? + [Tipos, Ejemplos]

El proceso de recogida de datos cualitativos puede evaluarse desde dos puntos de vista diferentes: el del cuestionario y el de los encuestados. A un encuestado puede no importarle la clasificación de los datos que está introduciendo, pero esta información es importante para el cuestionario, ya que ayuda a determinar el método de análisis que se utilizará.

Hay diferentes métodos de análisis que varían según el tipo de datos que estemos investigando. En estadística, hay dos tipos principales de datos, a saber; datos cuantitativos y datos cualitativos.

Para este artículo, vamos a considerar uno de estos dos, que son los datos cualitativos.

¿Qué son los datos cualitativos?

Los datos cualitativos son un tipo de datos que describen información. Son de investigación y también suelen ser abiertos, lo que permite a los encuestados expresarse plenamente.

También conocidos como datos categóricos, este tipo de datos no se mide necesariamente con números, sino que se categoriza en base a propiedades, atributos, etiquetas y otros identificadores. Sin embargo, los números como el número de identificación nacional, el número de teléfono, etc. se consideran datos cualitativos porque son categóricos y únicos para un individuo.

Ejemplos de datos cualitativos son el sexo (masculino o femenino), el nombre, el estado de origen, la ciudadanía, etc. Un ejemplo más práctico es el caso en el que un profesor entrega a toda la clase una redacción que ha sido evaluada haciendo comentarios sobre la ortografía, la gramática y la puntuación en lugar de la puntuación.

Tipos de datos cualitativos

Los datos cualitativos pueden dividirse en dos tipos, a saber; Datos nominales y datos ordinales

Datos nominales:

En estadística, los datos nominales (también conocidos como escala nominal) son una clasificación de variables categóricas, que no proporcionan ningún valor cuantitativo. A veces se denomina datos etiquetados o nominales.

Acordado con la nomenclatura latina «Nomen» (que significa nombre), se utiliza para etiquetar o nombrar variables sin proporcionar ningún valor cuantitativo. Esto no es así en algunos casos en los que los datos nominales toman un valor cuantitativo.

Sin embargo, este valor cuantitativo carece de características numéricas. A diferencia de, los datos de intervalo o de razón, los datos nominales no pueden manipularse utilizando los operadores matemáticos disponibles.

Por ejemplo, un investigador puede necesitar generar una base de datos con los números de teléfono y la ubicación de un determinado número de personas. Se puede realizar una encuesta en línea utilizando una pregunta cerrada y abierta.

Por ejemplo Introduzca su número de teléfono con el código de país.

La mejor manera de recoger estos datos será a través de opciones cerradas abiertas.

El código de país será una opción de entrada cerrada, mientras que el número de teléfono será abierto.

Datos ordinales: Los datos ordinales son un tipo de datos cualitativos donde las variables tienen categorías naturales y ordenadas y las distancias entre las categorías no se conocen. Por ejemplo, se dice que los datos ordinales se han recogido cuando un cliente introduce su satisfacción en la escala de variables: «satisfecho, indiferente, insatisfecho».

Así, los datos ordinales son una colección de variables ordinales. Por ejemplo, los datos recogidos al formular una pregunta con una escala Likert son ordinales.

Una organización crea un cuestionario de salida de empleados en el que destaca principalmente esta pregunta: «¿Cómo calificaría su experiencia trabajando con nosotros?»
Muy buena
Grande
Mala
Muy mala

Otros ejemplos de datos ordinales incluyen la gravedad de un error de software (crítico, alto, medio, bajo), la rapidez de un corredor, el calor de la comida, etc.

En algunos casos, los datos ordinales se clasifican como un tipo de datos cuantitativos o se dice que están entre los cualitativos y los cuantitativos. Esto se debe a que los datos ordinales presentan características tanto cuantitativas como cualitativas.

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¿Qué son los ejemplos de datos cualitativos?

Varios ejemplos de datos cualitativos se aplican tanto en la investigación como en la estadística. Estos ejemplos varían y, por lo tanto, se destacarán por separado a continuación.

Ejemplos de datos cualitativos en investigación

Calificación: Cuando se rellenan los formularios de solicitud de empleo, se suele pedir al solicitante que rellene su cualificación. Estos datos pueden recogerse de diferentes maneras: preguntas abiertas o cerradas.

Enfoque de pregunta abierta

¿Cuál es su máxima cualificación? _____

Enfoque de preguntas cerradas

¿Cuál es su máxima cualificación?

SSCE
BSc.
HND
MSc.
PhD
Análisis de la competencia: Durante el análisis de la competencia, las marcas envían cuestionarios a su mercado objetivo para acceder a la popularidad de su competencia. Por ejemplo:

¿Cuál de las siguientes plataformas de pago conoce?

Paypal
Paystack
Stripe
Flutterwave

Incluso pueden ir más allá haciendo preguntas como: «¿Cómo has oído hablar de ellos?». Esto puede incluso ayudarles a mejorar su estrategia de marketing.

Encuestas o cuestionarios: Los investigadores utilizan encuestas y cuestionarios para realizar investigaciones y recoger datos. A continuación se muestra un ejemplo de cuestionario que recoge datos nominales.

¿Dónde está su país de residencia? _____

Gravedad de los bugs: Cuando se comprueba la existencia de bugs en un sitio web o en un software, los investigadores de seguridad también comprueban la gravedad del bug. La medida en que un bug puede causar daños es lo que se denomina como su gravedad.

La gravedad de un fallo puede ser crítica, alta, media o baja. Este dato puede recogerse en una escala nominal u ordinal.

Escala Likert: Una escala Likert es una escala de puntos utilizada por los investigadores para realizar encuestas y obtener la opinión de las personas sobre un tema. Considere este ejemplo:

¿Cómo calificaría el nuevo menú?

Muy bueno
Bueno
Neutral
Malo
Muy malo

Esta es una escala Likert de 5 puntos, un ejemplo común de datos ordinales.

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Ejemplos de datos cualitativos en estadística

Votaciones

Durante el proceso de votación, tomamos datos nominales del candidato al que vota un votante. Se mide la frecuencia de votos en la que incurre cada candidato y se hace ganador al candidato con mayor número de votos. En términos estadísticos, llamamos a esto modo.

Población de expatriados

Cada embajada de cada país tiene una base de datos de los inmigrantes que llegan al país. Por ejemplo, la embajada de Nigeria en Estados Unidos tiene una base de datos de todos los inmigrantes africanos legales en América. De este modo, el Gobierno estadounidense tendrá una estimación de la población de africanos en Estados Unidos. Y no sólo eso, sino también datos personales como el sexo, los países, etc. que pueden ayudar a realizar estadísticas adecuadas.

Asistentes a un evento

Durante un evento, los organizadores toman datos nominales de los asistentes, que incluyen nombre, sexo, número de teléfono, etc. Una pregunta de ejemplo como «¿Dónde se enteró de este evento? » puede ayudarles a determinar cuál es la plataforma de marketing más eficaz.

Diversidad e inclusión

Cuando se trata de construir una base de datos de personas con orígenes diversos como diferentes géneros, razas, clases, etc. se utilizan datos cualitativos. Por ejemplo, al contratar personas, las organizaciones que se preocupan por tener una representación femenina equitativa toman estadísticas del número de empleados masculinos y femeninos para equilibrar el género.

Mediana

Los datos ordinales son un tipo de datos que tienen una escala u orden. Este orden se utiliza para calcular el punto medio de un conjunto de datos cualitativos.

Por ejemplo, los datos cualitativos sobre el orden de disposición de las mercancías en un supermercado nos ayudarán a determinar las mercancías que se encuentran en el centro del mismo. Incluso puede ser un factor para determinar si la posición de la mercancía influye en el número de ventas.

Características de los datos cualitativos

Tipos

Los datos cualitativos son de dos tipos, a saber; datos nominales y datos ordinales.

Valores numéricos

Los datos cualitativos a veces toman valores numéricos pero no tienen propiedades numéricas. Este es un caso común en los datos ordinales.

Orden

Los datos ordinales tienen una escala y un orden. Sin embargo, esta escala no tiene una medida estándar.

Análisis

Los datos cualitativos se analizan utilizando las distribuciones de frecuencia, moda y mediana, donde los datos nominales se analizan con la moda mientras que los datos ordinales utilizan ambas.

Visualización de datos

Algunas de las técnicas de visualización de datos adoptadas por los datos cuantitativos incluyen; gráfico de barras y gráfico circular.

Técnicas de recogida de datos cualitativos

Al recoger datos cualitativos, los investigadores se interesan por el cómo, es decir, por los detalles específicos en torno a la ocurrencia de un evento, con un interés particular en la perspectiva del sujeto de estudio. A continuación se explican algunas de las técnicas utilizadas en la recogida de datos cualitativos:

Observación

Es el proceso de estudiar a un sujeto durante un periodo determinado para acceder a cierta información. Puede realizarse con o sin el consentimiento del sujeto que está siendo observado.

La observación puede hacerse de varias maneras. No necesariamente se hace observando al sujeto durante un periodo largo.

Puede ser a través de la lectura de materiales escritos por o sobre el sujeto, acechando en las redes sociales, preguntando por ellos, etc.

Entrevista

Una entrevista significa una conversación individual entre dos grupos de personas donde una parte interroga a la otra. Se utiliza la palabra grupo porque a veces podemos tener dos o más entrevistadores y dos o más entrevistados.

En los últimos tiempos, ahora tenemos entrevistas telefónicas y entrevistas por Skype (vídeo).

Se puede entrevistar al sujeto para recoger datos cualitativos directamente de él.

Encuestas/Cuestionarios

Esta es una técnica muy común para recoger datos cualitativos de un grupo de encuestados. Los cuestionarios tradicionales se imprimen en papel y se entregan a los encuestados para que los rellenen y los devuelvan al investigador.

Ahora los investigadores pueden crear encuestas en línea y enviarlas a los encuestados para que las rellenen. Esto es mejor que el método tradicional porque recoge automáticamente los datos y los prepara para el análisis.

Análisis de datos cualitativos

El análisis de datos cualitativos es el proceso de pasar de los datos cualitativos recogidos a alguna forma de explicación o interpretación del tema investigado. Hay dos etapas principales de análisis de datos cualitativos.

Organización de los datos para el análisis

Esta es la primera etapa del análisis de datos cualitativos, en la que los datos en bruto se convierten en algo significativo y legible. Esto se hace en cuatro pasos:

Paso 1: Desarrollar códigos

La codificación es un paso importante en el análisis de datos cualitativos. Es el proceso de clasificar los datos agrupándolos en categorías significativas para analizarlos fácilmente.

Cosas que hay que tener en cuenta al desarrollar los códigos:

Conserve siempre la copia original de los datos.
Siéntase libre de desarrollar numerosos códigos de categorías a medida que estudia los datos.
Escriba las notas importantes enumerando ideas o diagramando relaciones.
Elimine algunas de las numerosas categorías de codificación asignadas a datos similares.

Paso 2: Codificación de datos

Revise detenidamente las categorías desarrolladas y utilícelas para codificar sus datos. Tener un trabajo en equipo sobre la codificación de los datos dará cabida a diferentes perspectivas.

No tenga miedo de incluir o eliminar subcategorías a medida que avanza. Esto puede resultar necesario en el caso de que los códigos sean demasiado amplios o demasiado detallados.

El proceso de codificación

Lea los datos del texto.
Dividir el texto en diferentes grupos de información.
Etiquetar cada grupo con códigos.
Reducir el solapamiento y la redundancia.
Coloque el código en temas

Paso 3: Encontrar temas, patrones y relaciones

Este es el punto en el que se toma un descanso del trabajo duro. Dé un paso atrás y observe los datos codificados en busca de temas, patrones y relaciones emergentes.

Aquí se comprueban las similitudes y diferencias y se ve lo que cada grupo está representando.

Paso 4: Resumir los datos

Este es el proceso de racionalizar el trozo de datos restante y mantenerlo breve. Hay que resumir todas las partes de los datos para tenerlas listas para el análisis.

Enfoque de análisis de datos cualitativos

Después de completar la primera etapa, los datos están listos para el análisis. Hay dos enfoques principales de análisis de datos utilizados, a saber; enfoque deductivo e inductivo.

Enfoque deductivo

El enfoque deductivo del análisis de datos cualitativos es el proceso de análisis que se basa en una estructura o hipótesis existente. Los investigadores eligen una teoría social interesante y prueban sus implicaciones con los datos.

Este enfoque es bastante fácil ya que el investigador ya tiene una idea sobre los resultados probables del análisis antes de realizar la investigación. Se suele asociar a las investigaciones científicas.

Enfoque inductivo

El enfoque inductivo del análisis de datos cualitativos es el proceso de desarrollo de una nueva teoría o hipótesis para el análisis de datos. Los investigadores encuentran temas, patrones y relaciones en los datos y trabajan para desarrollar una teoría que pueda explicarlos.

Este es un enfoque más difícil y que requiere más tiempo en comparación con el anterior.

Ventajas de los datos cualitativos

Proporciona profundidad y detalle al ir más allá para registrar las emociones.
Dar cabida a preguntas abiertas puede hacer surgir nuevas conversaciones que ampliarán el alcance de la investigación más allá de lo que el investigador espera.
Simula las diferencias de comportamiento de los individuos. Los investigadores pueden obtener suficientes detalles sobre por qué las personas actúan de determinadas maneras.
Explica mejor los datos cuantitativos. Si se utiliza junto a los datos cuantitativos, por ejemplo, se puede obtener información detallada sobre cada número
Ayuda a los investigadores a hacer mejores suposiciones.

Desventajas de los datos cuantitativos

Toma demasiado tiempo y esfuerzo en comparación con los datos cualitativos y es más caro.
Los investigadores se enfrentan a un tamaño de muestra pequeño debido a la enorme cantidad de esfuerzo necesario para procesar los datos cualitativos.
Suele ser difícil generalizar basándose en el resultado del análisis de datos cualitativos. Esto se debe a que hacer suposiciones generales sobre una población grande basándose en una muestra pequeña puede llevar a conclusiones erróneas.
Es difícil hacer comparaciones porque los encuestados dan respuestas diferentes que pueden no tener ninguna relación entre sí.
Los investigadores pueden tener que lidiar con muchos datos irrelevantes.

¿Cuál es la mejor herramienta de recogida de datos para los datos cualitativos?

Al recoger datos cualitativos mediante Formplus, los investigadores tienen acceso a herramientas que harán que su investigación sea sencilla y fácil. El análisis de los datos se facilita con una herramienta eficiente de recogida de datos que registra datos en tiempo real.

Este creador de formularios online ayuda a las empresas a realizar mejores encuestas de satisfacción de clientes con datos cualitativos. Los datos recogidos a través de Formplus se pueden exportar en diferentes formatos compatibles con las herramientas de análisis de datos.

Formplus elimina el estrés y las necesidades de mano de obra que pueden surgir al tratar con datos cualitativos. No importa el tamaño de la muestra, Formplus facilita la recogida tanto de los encuestados como de los cuestionarios.

En línea & Herramienta de recogida de datos fuera de línea

Cómo utilizar Formplus Builder para recoger datos cualitativos

Para recoger datos cualitativos utilizando Formplus builder, siga estos pasos:

Paso 1: registrarse o inscribirse

Visite www.formpl.us en su escritorio o dispositivo móvil.
Regístrate a través de tu Email, Google o Facebook en menos de 30 segundos.

Paso 2: Empezar a crear formularios

Formplus te da una prueba gratuita de 21 días para probar todas las funciones y empezar a recoger datos cuantitativos de las encuestas online. El plan de precios comienza después de la expiración de la prueba en 20 dólares mensuales, con descuentos razonables para Educación y Organizaciones No Gubernamentales.

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Paso 3: Recoger datos cualitativos

Vamos a crear un formulario de muestra de recogida de datos cualitativos que toma el nombre (datos nominales) y el nivel de gravedad del fallo (datos ordinales) de un encuestado.

Edita el título del formulario y haz clic en la sección de entrada del menú del constructor de formularios.
Las secciones de entrada le permiten insertar características como textos pequeños para nombres, números, fechas, correo electrónico, texto largo para comentarios generales. Haga clic en la pestaña de texto corto para solicitar la entrada.
Edita la pestaña en el menú de configuración y haz clic en guardar cuando hayas terminado.
Haga clic en la sección de elección y elija el botón de radio.
Edita la pestaña en el menú de configuración y haz clic en guardar cuando hayas terminado.

Guardar el formulario y previsualizar

Conclusiones

Los datos cualitativos en estadística son similares a los sustantivos y adjetivos en la lengua inglesa, donde los datos nominales son el sustantivo mientras que los ordinales son el adjetivo. Esta comparación es un intento de desglosar el significado de los datos cualitativos en términos relacionables para su correcta comprensión.

Una comprensión adecuada de lo que son los datos cualitativos ayuda a los investigadores a identificarlos, utilizarlos y elegir el mejor método de análisis para ellos.

En el análisis de datos cualitativos, dividimos los datos en trozos más pequeños y los agrupamos antes del análisis. Esto es para entender adecuadamente los datos y facilitar el proceso de análisis.

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